로그가 애플리케이션, 컨테이너, 호스트, 클라우드 서비스, 보안 시스템, 비즈니스 플랫폼 등에 흩어져 있을 때, 실패가 발생했을 때 팀들은 전체 맥락을 복원하는 데 어려움을 겪습니다. Guance 로그 관리 및 분석 솔루션은 로그 수집, 파이프라인 파싱, 현장 검색, 알림, 감감도화, 링크 연관, 비용 거버넌스를 하나의 플랫폼에 통합하여 R&D, 운영, 보안팀이 동일한 증거를 사용해 문제를 정확히 파악할 수 있도록 돕습니다.
로그 단편화, 위치 링크 단절:애플리케이션 로그, 컨테이너 로그, 클라우드 서비스 로그, 보안 로그가 모두 한 곳에 저장되어 있어 문제 해결 시 반복적인 도구 전환이 필요해 맥락 손실을 초래합니다.
원본 로그는 직접 분석할 수 없습니다:일관되지 않은 필드 형식, 불충분한 구조, 과도한 잡음 데이터는 검색 속도 느리고, 통계 어렵기, 경보 규칙 유지 어렵음을 초래합니다.
민감한 정보와 비용 압박이 공존합니다:로그에는 사용자 정보, 키, 거래 필드가 포함될 수 있으며, 방대한 양의 로그는 저장, 검색, 보존 주기에도 비용이 발생합니다.
많은 경고가 있지만, 실제 문제는 명확하지 않습니다:반복적인 경보, 무맥락 경고, 저가치 로그는 중요한 이상 현상을 압도하고 장애 대응 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.
통합 수집, 로그 조회 및 로그 알람:애플리케이션, 호스트, 컨테이너, 클라우드 서비스, 비즈니스 로그를 통합하고, 필드 필터링, 로그 조회, 전체 텍스트 검색, 시각적 분석을 통해 문제를 빠르게 좁히며, 고가치 조건을 로그 알림으로 통합합니다.
파이프라인 분석 및 로그 거버넌스:원기록은 분석, 세척, 현장 추출, 불안, 라우팅을 거쳐 '저장 가능'에서 '분석 가능하고 경고 가능'으로 전환됩니다.
링크, 링크, 그리고 지표 상관관계:단일 오류 로그에서 Trace, Service, Host, Pod, Access 세션으로 전환하여 수동으로 맥락을 맞추는 데 소요되는 시간을 줄입니다.
경보 소음 감소 및 협업 폐쇄 루프:핵심 필드, 예외 패턴, 영향 범위 알림을 기반으로 이슈 할당, 문제 해결, 검토가 동일한 맥락에 통합됩니다.
- 효율적인 쿼리 및 필터링:강력한 로그 검색 및 분석 기능을 제공하며, 빠른 데이터 쿼리, 필터링, 심층 분석을 지원하여 문제를 신속하게 찾을 수 있도록 돕습니다.
- 구조화된 데이터 처리:다양한 출처의 원시 로그 데이터를 구조화된 형식으로 변환하여 데이터 분석 과정을 단순화하고 분석 효율성을 향상시킵니다.
- 시각적 대시보드:로그 데이터를 활용해 다양한 시각적 대시보드를 구축하여 직관적으로 비즈니스 운영을 보여주고, 로그의 비즈니스 가치를 파악하세요.
- 포괄적인 상관관계 분석:종합 분석, 신속한 위치 파악, 문제 해결을 위해 로그를 다른 관측 가능한 데이터와 연결하는 것을 지원합니다.
데모 요청
- 실시간 구조화 처리:실시간 구조화된 로그 처리를 위한 파이프라인 기능을 제공하며, 50개 이상의 주류 텍스트 처리 템플릿을 지원하고 다양한 요구를 충족합니다.
- 블랙리스트 필터링:블랙리스트 기능을 지원하고, 무효 로그를 필터링하며, 로그 관리 문제를 해결하고, 데이터 품질을 보장합니다.
- 유연한 저장 전략:다양한 필요에 따라 로그 데이터에 대한 저장 전략을 개발하고, 저장 비용을 절감하며, 자원 활용도를 개선합니다.
- 데이터 전달 기능:수집된 로그 데이터는 빅데이터 플랫폼으로 유연하게 전달되어 다중 플랫폼 데이터 협업을 지원하고 데이터 가치를 증대할 수 있습니다.
- 데이터 애니메이션화 및 준수:통합 데이터 둔감화 기능을 통해 민감한 정보의 보안을 보장하여 전반적인 데이터 준수성을 향상시킵니다.
데모 요청
- 다차원 데이터 연관성:프론트엔드, APM, 컨테이너, 호스트, 비즈니스 데이터와 로그를 연결하여 빠른 데이터 연결 분석과 종합적인 시스템 상태를 지원합니다.
- 스냅샷 및 이상현상 추적:스냅샷과 이상 추적 기능을 활용해 주요 순간을 기록하여, 팀이 정보를 신속하게 동기화하고 문제를 찾아내며 해결할 수 있도록 돕습니다.
- 공유 및 협력:스냅샷 외부 링크 기능을 지원하여 특정 범위 내의 로그를 제3자와 공유할 수 있게 하여 팀 간 협업과 문제 해결을 촉진합니다.
데모 요청
- 파이프라인 자동 기록:대형 모델의 자연어 처리 능력을 활용해 로그 콘텐츠를 자동으로 파싱하여 개발자가 파이프라인 스크립트를 효율적이고 정확하게 작성할 수 있도록 돕고, 데이터 처리 워크플로우를 단순화하며 인건비를 절감합니다.
- AI 로그 오류 분석:Obsy AI Agent을 사용하면 로그에서 핵심 정보를 자동으로 추출하고, 온라인 검색 엔진과 운영 지식 기반을 결합해 가능한 실패 원인을 빠르게 분석하고 예비 해결책을 제공합니다.
데모 요청
분산된 로그, 낮은 쿼리 효율성, 원시 로그 구조화 어려움, 높은 경고 잡음, 증가하는 로그 비용, 결함 맥락 부족이 있는 팀에 적합하며, 특히 마이크로서비스, 컨테이너, 다중 클라우드 환경에서 그렇습니다.
Guance 서비스, 호스트, 컨테이너, TraceId, 접근 세션과 같은 서브스크립트를 통해 APM, 인프라, RUM, 알림 이벤트와 로그를 연관시킵니다.
현장 감감화 해제, 필터링, 라우팅, 보존 정책 설정은 수집 및 파이프라인 단계에서 수행할 수 있어, 고가치 로그가 검색 및 분석에 참여할 수 있게 하여 무효 데이터로 인한 비용을 줄일 수 있습니다.
